Öz
Amaç: İlk olarak Çin’de ortaya çıkan ve 180 den fazla ülkeye hızla yayılan Yeni koronavirüs (2019-nCov) 'un neden olduğu salgın hastalık, birçok ülke için büyük bir sorun olmuş ve hala olmaya devam etmektedir. Yeni koronovirüs, SARS-CoV ve MERS-CoV’unda içinde bulunduğu beta-coronavirus ailesi içinde yer almaktadır. Hastalığın kontrol altına alınması ve tamamen yok edilmesi için alınacak önlemlerdeki başarı, hastalığın seyrinin nasıl değiştiğinin doğru olarak belirlenmesi ile yakından ilişkilidir. Bu nedenle çalışmada, Yeni koronavirüsün ülkemizdeki yayılım seyrinin istatistik modellemesinin yapılması amaçlanmıştır.
Gereç-Yöntem: 17 Mart 2020 ile 19 Mayıs 2020 arasındaki 64 günlük veriler kullanılmıştır. Bu verilerden hareketle, kısıtlamanın olmadığı ve olduğu günlerde Yeni koronavirüs hastalığına yakalanmış birey sayısını belirlemeye yönelik modelleme yapılmıştır. Kısıtlamalı günler için Üstel (Exponential) fonksiyon, kısıtlama olmayan günler için Karesel (Quadratic) fonksiyon kullanılmıştır.
Bulgular: Belirleme katsayıları; Karesel fonksiyon için % 78, Üstel fonksiyon için % 98 olarak bulunmuştur. Her iki model de istatistik olarak önemli bulunmuştur (p<0.05).
Sonuç: İleride yapılacak çalışmalarda kullanılacak modelin; olabildiğince basit, biyolojik olarak yorumlanabilir ve kolay anlaşılabilir olması durumları da dikkate alınarak istatistik modelleme yapılmasının önemli olduğu vurgulanmıştır.
Anahtar Kelimeler
Enfeksiyon istatistik modelleme Yeni koronavirüs (2019-nCov)
Kaynakça
- Arı A ve Önder H. Farklı Veri Yapılarında Kullanılabilecek Regresyon Yöntemleri. Anadolu Tarım Bilim. Derg. 2013; 28 (3): 168-174.
- Bialek S, Boundy E, Bowen V, Chow N, Cohn A, Dowling N, et al. Severe Outcomes Among Patients with Coronavirus Disease 2019 (COVID-19)-United States, February 12-March 16, 2020. Centers for Disease Control and Prevention 2020; 69 (12): 343-346.
- Chung M, Bernheim A, Mei X, Zhang N, Huang M, Zeng X et al. CT imaging features of 2019 novel coronavirus (2019-nCoV). Radiology 2020; 295: 202-207.
- Demirelli H. Bölgeler arası boşanma nedenlerinin incelenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Fırat Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2018.
- Hamzaoğlu, S. Çoklu regresyon yöntemlerinde güç analizi. Yüksek lisans tezi, Ondokuz Mayıs Üniversitesi, 2013.
- Jiao J. Under the epidemic situation of COVID-19, should special attention to pregnant women be given? Journal of Medical Virology. 17 March 2020. https://doi.org/10.1002/jmv.25771.
- Liu Y, Yang Y, Zhang C, Huang F, Wang F, Yuan J et al. Clinical and biochemical indexes from 2019-nCoV infected patients linked to viral loads and lung injury. Sci China Life Sci. 2020; 63(3): 364–374.
- National Health Commission of the People’s Republic of China, 2020.
- Salehi S, Abedi A, Balakrishnan S, Gholamrezanezhad A. Coronavirus Disease 2019 (COVID-19): A Systematic Review of Imaging Findings in 919 Patients. AJR 2020; 215:1–7.
- World Health Organizationa. ‘Pneumonia of unknown cause – China’, Emergencies preparedness, response, Disease outbreak news, World Health Organization (WHO). 2020. https://www.who.int/csr/don/05-january-2020-pneumonia-ofunkown-cause-china/en/.
- World Health Organizationb. Laboratory testing for 2019 novel coronavirus (2019-nCoV) in suspected human cases, World Health Organization (WHO). 2020. https://www.who.int/health-topics/coronavirus/laboratory-diagnostics-fornovel-coronavirus.
- https://en.wikipedia.org/wiki/2019%E2%80%9320_coronavirus_pandemic Erişim tarihi: 19.05.2020.
- https://tr.wikipedia.org/wiki/COVID-19 Erişim tarihi: 23.05.2020.
- Zhou F, Yu T, Du R, Fan G, Liu Y, Liu Z et al. Clinical course and risk factors for mortality of adult inpatients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective cohort study. The lancet 2020; 395: 1054-62.
- Zhu N, Zhang D, Wang W, Li X, Yang B, Song, J. et al. A Novel Coronavirus from Patients with Pneumonia in China, 2019. N Engl J Med 2020; 382: 727-733.
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | Sağlık Kurumları Yönetimi |
| Bölüm | Orijinal Araştırma Makaleleri |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 29 Eylül 2020 |
| Gönderilme Tarihi | 26 Mayıs 2020 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2020 Cilt: 13 Sayı: COVID-19 Özel Sayı |
Van Health Sciences Journal (Van Sağlık Bilimleri Dergisi) başlıklı eser bu Creative Commons Atıf-Gayri Ticari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
